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[发明专利]图像序列样本集的确定方法、装置以及计算机设备-CN202010998142.7有效
发明人：汪贤;熊宝玉;樊鸿飞;蔡媛 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像序列样本集的确定方法、装置以及计算机设备，涉及数据处理技术领域，缓解了筛选出的图像序列样本集的多样均衡程度较差的技术问题。该方法包括：获取多个图像序列样本的特征数据和每个图像序列样本对应的抽取概率；根据特征数据对多个图像序列样本进行聚类处理，得到多个类簇；按照多个类簇之间的类簇抽取顺序轮询抽取类簇，针对每个类簇，按照类簇中若干个图像序列样本之间的样本抽取顺序抽取图像序列样本，直到已抽取图像序列样本的数量达到预设数量，基于已抽取图像序列样本确定图像序列样本集；类簇抽取顺序为类簇的抽取概率均值大小顺序；样本抽取顺序为样本的抽取概率大小顺序。
图像序列样本确定方法装置以及计算机设备

[发明专利]一种事件论元抽取方法、装置以及电子设备-CN202010203645.0在审
发明人：李法远;陈玉光;潘禄;刘远圳;韩翠云;施茜;黄佳艳 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件论元抽取方法、装置以及电子设备，涉及知识图谱技术领域。具体实现方案为：获取待抽取事件内容；基于已训练的事件论元抽取模型对待抽取事件内容进行论元抽取，得到待抽取事件内容的目标论元。用于对待抽取事件内容进行论元抽取的已训练的事件论元抽取模型，是基于第一训练事件样本以及第二训练事件样本训练得到，而且训练事件样本是在第一训练事件样本的基础上扩展得到，即对第一训练事件样本先进行数据增强得到新增样本，再根据新增样本得到第二训练事件样本，如此，可增加用于训练模型的训练事件样本，从而可提高通过训练事件样本训练得到的已训练的事件论元抽取模型的性能，从而提高论元抽取的准确性。
一种事件抽取方法装置以及电子设备

[发明专利]一种网页信息抽取方法及装置-CN201310320279.7无效
发明人：李杨瑞;崔世起;杨青 -专利权人：人民搜索网络股份公司
申请日： 2013-07-26 - 公布日： 2013-10-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种网页信息抽取方法及装置，方法包括：根据待抽取网页的页面信息确定待抽取网页的身份标签；在样本数据库中查找待抽取网页的身份标签对应的样本集合，样本集合包括至少一个文档对象模型DOM样本；从至少一个DOM样本中选取一个作为当前DOM样本，并利用当前DOM样本与待抽取网页解析出的DOM结构相匹配：如果匹配成功，则根据待抽取信息在当前DOM样本中的位置定位待抽取信息在DOM结构的节点，并利用节点获取待抽取信息；如果匹配失败，则继续执行选取当前DOM样本的步骤，直至每个DOM样本均匹配失败后返回抽取失败的消息。本发明就可最大程度的减小网页结构变化对信息抽取过程的影响，实现网页信息的可靠与准确抽取。
一种网页信息抽取方法装置

[发明专利]样本抽取方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202110024419.0在审
发明人：杨平;李奇 -专利权人：湖南天云软件技术有限公司
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本抽取方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，样本抽取方法包括：获取第一样本序列与预设样本抽取规则，第一样本序列包括N个第一样本与每一第一样本的第一序号，预设标记分配规则包括多种预设标记以及每一种预设标记对应的目标样本抽取数量；在与第一预设标记关联的抽取优先级匹配的抽取轮次中，依据第一序号与第一预设标记对应的目标样本抽取数量，将N个第一样本划分至至少一个第一样本区间中再进行第一样本的抽取，并将抽取的第一样本标记为第一预设标记，得到并输出标记结果。本申请实施例能够有效避免因纯粹的随机抽样导致同一预设标记对应的第一样本分布过于集中的情况，进而提升了样本抽取的灵活性。
样本抽取方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]事件抽取、及其模型的训练方法，及其装置、设备和介质-CN202111572355.4在审
发明人：朱晓雨;李宝善;代旭东;陈志刚 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件抽取、及其模型的训练方法，及其装置、设备和介质，其中，事件抽取模型的训练方法包括：利用第一样本集中的目标样本文本对事件抽取模型进行第一训练，其中，事件抽取模型用于预测文本的事件分类；获取第一样本集中各目标样本文本对事件抽取模型的决策影响；基于决策影响从第一样本集中筛选出至少一个目标样本文本，以得到第二样本集；利用第二样本集中的目标样本文本对事件抽取模型进行第二训练，上述方案直接通过基于目标样本文本对事件抽取模型的决策影响，对目标文本样本进行降噪，能够节省事件抽取模型的训练成本。
事件抽取及其模型训练方法装置设备介质

[发明专利]信息抽取方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202110733719.6有效
发明人：刘涵;胡腾;陈永锋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本公开提供了一种信息抽取方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及自然语言处理技术领域。其中，信息抽取方法包括：获取待抽取文本；获取样本集，所述样本集中包含多个样本文本与多个样本文本中每个样本字符的标签；根据所述待抽取文本中每个字符的语义特征向量与所述样本集中每个样本字符的语义特征向量，确定所述待抽取文本中每个字符的预测标签；根据每个字符的预测标签，从所述待抽取文本中抽取满足预设要求的字符，作为所述待抽取文本的抽取结果。本公开能够简化信息抽取的步骤，降低信息抽取的成本，提升信息抽取的灵活性与准确性。
信息抽取方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]样本制备设备-CN201080042747.3无效
发明人：艾德里安·帕顿 -专利权人：梅垂克斯显微科学有限公司
申请日： 2010-09-20 - 公布日： 2012-11-07 - 主分类号： B01L3/02 文献下载
摘要：样本制备设备包括：抽取器件，用于从待分析液体中抽取样本；以及泡沫过滤器，用于当抽取样本时从样本中过滤颗粒物质，泡沫过滤器安装到抽取器件。
样本制备设备

[发明专利]训练信息抽取模型的方法、信息抽取方法及对应装置-CN202211473211.8在审
发明人：谭清宇;许璐;邴立东;黄伟道 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种训练信息抽取模型的方法、信息抽取方法及对应装置，涉及人工智能技术领域。其中方法包括：获取训练样本集，训练样本集中存在部分样本的元素的信息类别标签未被正确标注；利用训练样本集训练信息抽取模型；从训练样本集中采样样本，其中各类别标签对应的样本的采样率依据当前训练得到的信息抽取模型在对应类别上的准确率和召回率确；利用当前训练得到的信息抽取模型，对采样的样本进行信息类别的识别，并利用识别结果为采样的样本标注信息类别标签；将标注信息类别标签后的采样的样本放回训练样本集，转至利用训练样本集训练信息抽取模型的步骤。本申请能够提高信息抽取模型的信息抽取效果。
训练信息抽取模型方法对应装置

[发明专利]一种快速随机抽取方法、系统、终端以及存储介质-CN202110165836.7有效
发明人：贾新;李善平;胡道光;余新正 -专利权人：北京拓普丰联信息科技股份有限公司;河南拓普计算机网络工程有限公司;合肥拓普网络系统工程有限责任公司
申请日： 2021-02-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明提供一种快速随机抽取方法、系统、终端以及存储介质，所述方法包括随机抽取规则制定；依据所述随机抽取规则从检查样本库中找出抽取样本，获取抽取样本的采样ID编号进行排序，将排序结果记录在临时样本快照表中；获取随机种子数，随机从所述临时样本快照表中取出排序结果，基于预设随机抽取算法和所述随机种子数对排序结果进行随机抽取，将随机抽取结果记录在临时抽取结果快照表中；将临时样本快照表中的内容写入抽查样本表内，并删除临时样本快照；将临时抽取结果快照表中的内容写入抽查结果表内，并删除临时抽取结果快照表。
一种快速随机抽取方法系统终端以及存储介质

[发明专利]用于小样本图像识别的样本抽取、扩充方法及存储介质-CN202110687034.2有效
发明人：王红滨;张政超;张耘;王念滨;周连科;张毅;湛浩旻 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：用于小样本图像识别的样本抽取、扩充方法及存储介质，属于图像处理技术领域。为了解决针对于小样本图像识别过程中采用生成新样本的方式中存在的可能导致的生成错误样本的问题。本发明首先提出了一种基于特征重构的样本抽取方法来解决小样本数据集特征缺失的问题，从数据特征的角度实现了大样本数据集中抽取出一个典型小样本数据集。该方法将大样本数据的质心作为抽取度量的标准，使得抽取出的典型小样本数据集具有更全面的特征，效果更稳定。本发明还提出了基于变形信息的样本扩充方法，利用最优划分中同类异簇的数据间变形信息实现了将抽取出的典型小样本数据集扩充成新的大样本数据集。主要用于小样本图像识别的样本抽取及扩充。
用于样本图像识别抽取扩充方法存储介质

[发明专利]实体抽取模型的训练方法、实体关系抽取方法及装置-CN202211247349.6在审
发明人：潘璋;李小龙;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请提供一种实体抽取模型的训练方法、实体关系抽取方法及装置，其中实体抽取模型的训练方法包括：确定训练样本集的实体特征和词性特征，将训练样本集输入至初始抽取模型，通过特征抽取层获取到训练样本集的字符特征后，融合训练样本集的字符特征、实体特征和词性特征等不同的底层特征，共同对初始抽取模型进行训练，丰富了初始抽取模型在学习训练样本集中的样本文本时的依赖信息，减少了训练样本集的误差积累，增强训练完成的实体抽取模型的迁移能力，并且融合不同的底层特征，扩大了特征表示的差异性，提高了训练完成的实体抽取模型的抽取能力。
实体抽取模型训练方法关系装置

[发明专利]基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统-CN202310337487.1有效
发明人：万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜;刘喜平 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统，该方法包括：根据各样本事件类型与论元角色之间的关系，构建三元组关联关系；根据标注语料中各事件记录信息中的词语和三元组关联关系，构建样本双向事件完全图；分别构建各样本文档的邻接矩阵，根据样本双向事件完全图对各邻接矩阵进行标识填充，得到样本邻接矩阵；根据各样本邻接矩阵和各样本文档，对事件联合抽取模型进行训练；将待抽取文档输入收敛后的事件联合抽取模型进行事件抽取本发明基于各样本邻接矩阵和各样本文档对事件联合抽取模型进行训练，使得收敛后的事件联合抽取模型能有效地抽取到待抽取文档中的事件信息，提高了事件抽取的准确性。
基于双向事件完全文档联合抽取方法系统

[发明专利]基于对偶对比学习的零样本关系抽取方法和系统-CN202210441073.9有效
发明人：张世琨;叶蔚;李博;谢睿 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及软件检测技术领域，提出一种基于对偶对比学习的零样本关系抽取方法和系统，其中方法包括：获取样本数据集，将样本数据集分为训练集、验证集和测试集；对训练集进行预处理；对预处理后的样本进行编码，结合位置编码，得到各样本的向量表示，对训练集中样本的标签进行编码，得到各标签的向量表示；结合样本层的对比学习和标签层的对比学习计算模型损失，计算模型损失后构建关系抽取模型；将验证集输入关系抽取模型，得到最优关系抽取模型；将测试集输入优化后的关系抽取模型，得到语义匹配的结果作为零样本关系抽取结果。根据本发明的方案，保证零样本关系抽取的高效和精准，解决了现有技术中对零样本关系抽取迫切需求的问题。
基于对偶对比学习样本关系抽取方法系统

[发明专利]关键词抽取方法及装置-CN202211679210.9在审
发明人：周强;解小锐;蔡懿慈 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种关键词抽取方法及装置，其中方法包括：获取待抽取文本；对所述待抽取文本进行文本分割，获得字词序列；将所述文本序列输入至抽取模型中，获取所述抽取模型输出的关键词；其中，所述抽取模型是基于文本序列样本以及所述文本序列样本对应的标签序列样本训练得到的，所述标签序列样本是对所对应的文本序列样本进行序列标注获得的，所述标签序列样本用于在所述文本序列样本中确定关键词。本发明实施例提供的关键词抽取方法及装置，通过有监督训练提高了关键词抽取的准确性。
关键词抽取方法装置

[发明专利]基于少量训练样本的信息抽取方法及装置-CN202010138072.8在审
发明人：谭莹;黄麟越;许开河;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于少量训练样本的信息抽取方法及装置，涉及数据处理技术领域，为解决现有技术中不能得到待提取文本的有效目标文本信息的问题而发明。该方法主要包括：获取训练样本，所述训练样本是已标注的待抽取关键信息的文本；根据BERT语言模型，提取所述训练样本中每个句子的样本特征向量；根据所述训练样本、所述待抽取关键信息和所述样本特征向量，训练初始模型，得到文本预测模型；根据所述文本预测模型，抽取待抽取文本的抽取信息。本发明主要应用于信息抽取的过程中。
基于少量训练样本信息抽取方法装置

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